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    <title>论文精读——Generalizable Black-Box Adversarial Attack with Meta Learning | J Sir</title>
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                <h1 id="摘要"><a href="#摘要" class="headerlink" title="摘要"></a>摘要</h1><p>在黑盒对抗攻击的场景中，目标模型的参数未知，攻击者旨在在查询预算下基于查询反馈找到成功的对抗扰动。由于反馈信息有限，现有的基于查询的黑盒攻击方法往往需要多次查询来攻击每个良性示例。为了降低查询成本，我们提出利用跨历史攻击的反馈信息，称为实例级对抗性转移（example-level adversarial transferability）。</p>
<p>具体来说，通过将对每个良性示例的攻击视为一项任务，我们开发了一个元学习框架，通过训练一个元生成器来生成以良性实例为条件的扰动。当攻击一个新的良性例子时，元生成器可以根据新任务的反馈信息以及一些历史攻击来快速微调以产生有效的扰动。此外，由于元训练过程消耗许多查询来学习可泛化的生成器，我们利用模型级对抗性可转移性（model-level adversarial transferability）在白盒代理模型上训练元生成器，然后将其转移以帮助攻击目标模型。所提出的具有两种类型的对抗性可迁移性的框架可以自然地与任何现成的基于查询的攻击方法相结合，以提高它们的性能。</p>
<span id="more"></span>
<h1 id="引言"><a href="#引言" class="headerlink" title="引言"></a>引言</h1><p>现有的对抗性攻击通常可以分为两种情况。第一种是白盒攻击，它假设攻击者知道目标模型的参数，这样就可以很容易地根据目标模型的梯度生成对抗性扰动。第二种是黑盒攻击，攻击者不知道目标模型的参数，只能获取查询反馈。与白盒场景相比，黑盒场景更实用，更具挑战性。因此，这项工作侧重于黑盒场景，特别是基于分数的黑盒攻击。</p>
<p>基于分数的黑盒攻击场景中攻击一个良性示例的一般过程可以描述如下：给定查询预算（即允许的查询数）和被攻击的良性示例附近的允许扰动区域，使用良性示例的起始解决方案，攻击者不断搜索满足黑盒目标模型攻击目标的成功扰动；如果在查询预算下允许的扰动区域内发现这样一个成功的扰动，则攻击成功并停止。否则，攻击失败。</p>
<p>而在基于查询的黑盒攻击场景中，与新的攻击者相比，一个有经验的攻击者在攻击一个新的良性例子时，有望通过较少的查询找到一个成功的扰动。其基本原理是，围绕不同良性实例的对抗性扰动可能具有一些相似的属性，我们称之为实例级对抗性转移。</p>
<p>我们建议利用元学习来学习跨不同攻击任务（即攻击不同良性示例）的元生成器，称为元条件生成器（MCG）。当攻击一个新的良性例子时，元生成器可以根据良性例子的信息以及一些历史攻击的反馈信息快速微调，以产生针对新的良性例子的有效扰动。</p>
<p>为了进一步减少查询的数量，我们求助于广泛使用的模型级对抗性可迁移性，它假设一些共享知识可以从白盒代理模型迁移到目标模型以帮助黑盒攻击。</p>
<p>所提出的框架的一个显着优势是它可以自然地与任何现成的黑盒攻击方法相结合，以提高其原始性能。</p>
<p>本文三大贡献：</p>
<ol>
<li>我们建议将对每个良性示例的黑盒攻击视为一个单独的任务，这启发我们利用跨不同任务的信息来提高每个任务的攻击性能。</li>
<li>我们通过利用实例和模型级别的对抗性可迁移性，为黑盒攻击场景开发了一个通用的元学习框架。 </li>
<li>大量实验表明，所提出的框架可以自然地与任何现有的基于查询的黑盒攻击方法相结合，并显着提高其原始性能。</li>
</ol>
<h1 id="相关工作"><a href="#相关工作" class="headerlink" title="相关工作"></a>相关工作</h1><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230404222447427.png" alt="image-20230404222447427"></p>
<p>本文将目前的对抗攻击分为三类：白盒攻击、黑盒攻击、基于转移的攻击。</p>
<h1 id="提出方法"><a href="#提出方法" class="headerlink" title="提出方法"></a>提出方法</h1><h2 id="Problem-Formulation"><a href="#Problem-Formulation" class="headerlink" title="Problem Formulation"></a>Problem Formulation</h2><p>给定一个输入示例 x，其真实标签的索引表示为 y。我们的攻击目标是为良性示例 x 生成对抗性扰动 δ 以欺骗模型 fθ(·)，其中模型参数 θ 未知，称为基于分数的黑盒对抗性攻击。一般可以表述为如下优化问题：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\min_{δ∈\mathbb{B}(x)}L^{adv}(δ,x,y) = \begin{cases}
max(x,\triangle_{ut}), \text{ if untargeted attack}\\
max(x,\triangle_{t}), \text{ if targeted attack}
\end{cases}
\\其中\\
\triangle_{ut} = f_θ(x+δ,y) - \max_{j\neq y}f_θ(x+δ,j) \\
\triangle_{t} = \max_{j\neq y}f_θ(x+δ,j) - f_θ(x+δ,t)</script><p>可以看出$L^{adv}$非负，如果达到 0，则表示相应的 δ 是成功的对抗性扰动。</p>
<h2 id="Perspective-of-Meta-Learning"><a href="#Perspective-of-Meta-Learning" class="headerlink" title="Perspective of Meta Learning."></a>Perspective of Meta Learning.</h2><p>元学习（Meta Learning）其实就是学习如何学习（Learn to Learn）。</p>
<p>在meta learning中，Loss是由训练任务（training tasks）来学习到的。假设我们要学习一个二元分类器，那么就需要准备二元分类的任务来进行模型训练，每个任务（training task）里面都有训练数据和测试数据。</p>
<p>在meta learning中，需要准备的是不同的训练任务（training tasks），每一个任务中都有训练集（support set）和测试集（query set）；还需要准备测试任务（testing tasks），测试的任务要和训练任务不一样。</p>
<p>元学习v.s机器学习：</p>
<p>机器学习简单来说就是学找一个函数f，使得输入数据能够直接输出标签<br>而元学习其实也在找一个函数F，这个函数F可以学习到如何自动找到f</p>
<h2 id="Meta-Conditional-Generator-for-Black-Box-Attack"><a href="#Meta-Conditional-Generator-for-Black-Box-Attack" class="headerlink" title="Meta Conditional Generator for Black-Box Attack"></a>Meta Conditional Generator for Black-Box Attack</h2><p>受元学习中“学会学习”概念的启发，我们可以从元学习的角度解决少样本学习问题，并学习一个元生成器，通过执行大量的学习来捕获扰动的共同属性。</p>
<p>我们的元条件生成器以良性图像为条件生成扰动条件分布，即$p(δ|x;\varphi)$，其中$δ = G_\varphi(z;x)$</p>
<p>$\varphi$是Generator的参数，δ 是扰动，z 是服从简单分布的随机向量。</p>
<p>在攻击目标模型时，我们可以采样一个扰动 $δ ∼ p(δ|x; φ)$ 并将其添加到良性图像中以构建对抗性示例来欺骗目标模型</p>
<p>在这项工作中，我们使用条件生成流 (c-Glow) 作为生成器，因为它具有随机向量和输出扰动之间的映射是可逆的优越特性。</p>
<p>Task是元学习中的原子。在对抗性攻击的场景中，“Task”被定义为：“给定一个良性图像和一个目标模型，目标是学习一个条件生成模型，从中采样扰动可以成功地欺骗目标模型。 ”如下图所示：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230404225538025.png" alt="image-20230404225538025"></p>
<p>由于目标模型的参数和架构是未知的，受对抗性示例的可迁移性启发，我们在元训练阶段使用代理模型替换目标模型。</p>
<p>在元训练阶段，可以通过对大量任务进行训练来获得元生成器，其中包含如何针对不同图像生成有效扰动以攻击目标模型的通用先验。在元测试阶段，元生成器只需几步微调即可快速适应新任务。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230404230005105.png" alt="image-20230404230005105"></p>
<p>由于目标模型的参数和架构是未知的，受对抗性示例的可迁移性启发，我们在元训练阶段使用代理模型替换目标模型。如上图所示，我们可以通过执行大量任务来实现元生成器，它捕获生成对抗性扰动的先验，并在元测试阶段适应不同的任务。</p>
<h2 id="Meta-Training-with-A-Surrogate-Model"><a href="#Meta-Training-with-A-Surrogate-Model" class="headerlink" title="Meta Training with A Surrogate Model"></a>Meta Training with A Surrogate Model</h2><p>基于模型级的对抗可迁移性，在元训练阶段，目标模型被替代模型 $g_w(x)$ 替换，其架构和参数是已知的。因此，梯度可以通过代理模型反向传播来更新生成器。由于元训练阶段不涉及任何目标模型，一旦元训练结束，元生成器就可以应用于元测试阶段的任何目标模型。</p>
<p>我们的评估指标也需要做出改变，其实就是上面的$\triangle<em>{ut}$和$\triangle</em>{t}$需要使用代理模型而不是目标模型计算。</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\triangle_{ut} = g_w(x+δ,y) - \max_{j\neq y}g_w(x+δ,j) \\
\triangle_{t} = \max_{j\neq y}g_w(x+δ,j) - g_w(x+δ,t)</script><p>这里Meta Learning参数初始化及更新采用的REPTILE架构：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405132836928.png" alt="image-20230405132836928"></p>
<p>上图为元训练的管道。 REPTILE 的批处理版本被用于元训练。我们对一批任务进行采样，并为每个任务执行任务特定参数的内循环更新。然后聚合批次中所有任务的任务特定参数以进行外循环更新，即更新元参数。</p>
<blockquote>
<p>注：这里的一批Tasks都用的同一个目标模型<br>内循环更新：根据$L_adv$更新Gennerator的参数<br>外循环更新：更新Meta Learning的参数（如何生成Generator）</p>
</blockquote>
<p>内循环优化目标：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
\phi _{T_i}=argmin_{\phi _{T_i}}L^{adv}_{T_i}</script><p>其中$\phi _{T_i}$是生成器在执行 Adam 的 k 个步骤后的最终任务特定参数，从 φ 开始。在 k 个步骤中的每一步，都会从当前条件分布中采样一个扰动。</p>
<p>对于外层循环优化，我们可以用小批量生成的特定于任务的参数更新生成器的元参数：（β 是外层循环的学习率）</p>
<script type="math/tex; mode=display">
φ \leftarrow φ+\beta \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(\phi _{T_i}-φ)</script><h2 id="Meta-Test-Using-Historical-Attack-Experience"><a href="#Meta-Test-Using-Historical-Attack-Experience" class="headerlink" title="Meta Test Using Historical Attack Experience"></a>Meta Test Using Historical Attack Experience</h2><p>标准的元测试过程不适用于黑盒攻击，因为目标模型未知，无法反向传播梯度以通过它微调元生成器。为了解决元测试中的这个问题，我们建议通过使用先前攻击的反馈来微调代理模型，将黑盒目标模型的信息传输到代理模型。利用历史攻击经验可以使代理模仿目标网络的行为，这比直接使用代理模型提供了更准确有效的信息来微调元生成器。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405133946410.png" alt="image-20230405133946410"></p>
<p>上图为元测试过程，包括三个步骤：</p>
<h3 id="Fine-tuning-the-Surrogate-Model"><a href="#Fine-tuning-the-Surrogate-Model" class="headerlink" title="Fine-tuning the Surrogate Model"></a>Fine-tuning the Surrogate Model</h3><p>为了将目标黑盒模型的信息传递给代理模型，使用先前任务和当前任务的历史信息（即对抗性示例的logits和目标标签）使代理模型模仿目标模型的行为。</p>
<p>损失函数定义为：</p>
<script type="math/tex; mode=display">
L^{CE} = CE(g_w(x+δ),f_θ(x+δ)) + CE(g_w(x),f_θ(x))</script><p>其中 CE(·) 是交叉熵损失函数。</p>
<p>其中第二项代表当前任务中的良性图像的损失，第一项代表历史信息（之前的对抗样本的损失）。</p>
<h3 id="Fine-tuning-the-Meta-Generator"><a href="#Fine-tuning-the-Meta-Generator" class="headerlink" title="Fine-tuning the Meta Generator"></a>Fine-tuning the Meta Generator</h3><p>给定新任务的图像和更新的代理模型，通过使用 $L_{adv}$ 执行内部优化来微调元生成器。元测试阶段的微调过程类似于元训练阶段的内循环优化。</p>
<p>由于更新后的代理模型包含来自目标模型的传输信息，因此与原始代理模型相比，它可以提供更准确有效的监督来微调元生成器。因此，生成的扰动更特定于目标模型。</p>
<h3 id="Attack-the-target-black-box-model"><a href="#Attack-the-target-black-box-model" class="headerlink" title="Attack the target black-box model"></a>Attack the target black-box model</h3><p>自适应生成器与现成的黑盒攻击方法相结合。生成器可以根据给定的图像提供扰动的初始分布或采样的扰动。当与基于采样的黑盒攻击方法结合，自适应生成器生成的扰动条件分布用作分布。当与基于随机搜索的攻击方法结合，初始状态可以从扰动条件分布中采样获得。</p>
<p>攻击方法利用初始化作为起始状态来获得精细的扰动。然后，生成的对抗样本用于攻击目标模型。</p>
<p>需要注意的是，目标模型的输出 logits 被记录为历史攻击信息，然后用于微调代理模型。</p>
<h1 id="实验"><a href="#实验" class="headerlink" title="实验"></a>实验</h1><h2 id="实验设置"><a href="#实验设置" class="headerlink" title="实验设置"></a>实验设置</h2><p>数据集：本次实验采用CIFAR-10和ImageNet作为数据集。</p>
<p>评估方法：我们采用成功攻击的攻击成功率（ASR）、平均查询数（Mean）和中值查询数（Median）来评估攻击性能。</p>
<p>目标和替代模型：目标模型采用ResNet-Preact-110 , DenseNet-121 , VGG19 和 PyramidNet-110 。在所有实验中，ResNet-18和 ResNet-50 分别用作 CIFAR-10 和 ImageNet 上的替代模型。同时为了进一步验证框架性能，还在 ImageNet 上进行了攻击黑盒对抗防御模型的实验。</p>
<p>竞争方法：由于我们的框架可以提供良好的扰动初始化，因此可以将其视为即插即用组件，可以与其他黑盒攻击方法结合使用以提高其性能。</p>
<p>在元训练之前，我们预训练 c-Glow 以提供对扰动分布建模的初始状态。</p>
<p>对于元测试，在微调代理模型时，我们冻结除最后三层之外的所有层的参数。</p>
<h2 id="封闭集攻击场景实验"><a href="#封闭集攻击场景实验" class="headerlink" title="封闭集攻击场景实验"></a>封闭集攻击场景实验</h2><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405135638595.png" alt="image-20230405135638595"></p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405135652063.png" alt="image-20230405135652063"></p>
<p>我们可以看出，MCG 可以提高所有黑盒攻击方法的攻击效率，在非目标和目标攻击下都不会出现 ASR 下降。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405135720006.png" alt="image-20230405135720006"></p>
<p>所有这些结果表明，我们的 MCG 可以为各种现成的黑盒攻击方法提供有效的初始扰动或扰动分布，以提高其性能。</p>
<p><strong>攻击防御模型：</strong></p>
<p>为了验证所提出的方法对抗对抗防御模型的有效性，我们进行了攻击各种防御模型的实验，这些防御模型是用不同的防御策略训练的。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405140043558.png" alt="image-20230405140043558"></p>
<p>由于对抗性训练扩大了鲁棒模型和普通模型之间分类边界的差异，极大地限制了模型级的对抗性可迁移性。可以在上图看到，在攻击对抗训练的模型时，所有方法的攻击性能都比攻击vanilla模型下降了很多。在大多数情况下，我们的方法仍然可以提高攻击性能，尽管这种改进不如攻击普通模型那么显着。</p>
<p>与基于迁移的方法的比较：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405140157230.png" alt="image-20230405140157230"></p>
<p>与基于组合的方法的比较：</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405140215573.png" alt="image-20230405140215573"></p>
<h2 id="开放集攻击场景实验"><a href="#开放集攻击场景实验" class="headerlink" title="开放集攻击场景实验"></a>开放集攻击场景实验</h2><p>在封闭集攻击场景中，代理模型和目标模型共享相同的训练数据集，即目标模型的训练数据集对攻击者可见，这在真实攻击场景中很难实现。在现实世界的场景中，代理模型将与目标模型共享较少的通用知识。这种情况大大增加了攻击的难度。</p>
<p>具体来说，在我们的实验中，我们使用两个数据集并在一个数据集上训练替代模型，在另一个数据集上训练目标模型。元生成器的训练数据与用于代理模型的数据相同。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405140355386.png" alt="image-20230405140355386"></p>
<p>由于代理模型和目标模型是从不同类别的不同训练集训练的，模型级对抗可迁移性的有效性是有限的。但在大多数情况下，MCG 可以降低攻击的查询成本并提高 ASR，这表明元生成器可以快速适应跨不同数据集攻击不同目标模型。</p>
<h2 id="攻击真实世界API实验"><a href="#攻击真实世界API实验" class="headerlink" title="攻击真实世界API实验"></a>攻击真实世界API实验</h2><p>为了验证我们的框架在现实场景中的有效性，我们进行了攻击 Imagga 标记 API 的实验。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405140529102.png" alt="image-20230405140529102"></p>
<h2 id="消融研究"><a href="#消融研究" class="headerlink" title="消融研究"></a>消融研究</h2><p>为了验证元训练和元测试中微调阶段的有效性，我们对 ImageNet 进行了非目标攻击实验以进行消融研究。我们使用第一次攻击成功率 (FASR) 作为指标而不是 ASR。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405140635006.png" alt="image-20230405140635006"></p>
<p>‘Flow’是直接使用扰动来学习条件发光 (c-Glow) 模型的方法， “MCG w/ fixed surrogate”意味着在测试期间我们使用固定的代理模型微调元生成器，“MCG w/ fine-tuned surrogate”意味着在测试期间，我们首先通过利用来自目标模型的查询反馈来更新代理模型，然后我们使用更新后的代理模型来微调元生成器。</p>
<p>上图证实了历史攻击信息的有效性，即我们可以通过将目标模型的信息传递给代理模型来获得更好的适应性生成器。</p>
<h1 id="方法分析"><a href="#方法分析" class="headerlink" title="方法分析"></a>方法分析</h1><h2 id="与直接使用替代模型的方法的比较"><a href="#与直接使用替代模型的方法的比较" class="headerlink" title="与直接使用替代模型的方法的比较"></a>与直接使用替代模型的方法的比较</h2><p>我们的框架可以在元测试阶段将学习到的先验与不同类型的现成的基于查询的黑盒攻击方法相结合，并在攻击效率和 ASR 方面显着提高它们的性能。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405141104214.png" alt="image-20230405141104214"></p>
<p>可以看到在Case1中，直接使用替代模型有更好的性能。这是由于虽然我们的元模型是通过替代者的梯度来学习的，但是它并不试图学习从样本到梯度的精确映射，而是通过攻击大量样本来学习样本依赖的扰动分布，即它捕获了样本之间的一些共同性质。给定一个样本，我们的元生成器可以提供一个扰动分布，该分布告诉采样扰动有效的概率。它不能作为代理模型预测精确的扰动。</p>
<p>而在Case2中，未知目标模型不同于代理模型。给定一个样本，其产生的扰动完全由样本和模型本身决定。扰动似乎”过拟合”了代理模型，因为梯度恰好来自代理模型。不同的是，我们的元模型根据样本和学习的先验（即样本之间的共同属性）生成扰动。因此，扰动不是通过考虑一个样本而是通过一组样本产生的。在这种情况下，它总是比代理模型具有更好的泛化性。</p>
<h2 id="MCG的工作原理"><a href="#MCG的工作原理" class="headerlink" title="MCG的工作原理"></a>MCG的工作原理</h2><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405141523018.png" alt="image-20230405141523018"></p>
<p>根据上图，我们的方法在元训练阶段学习先验知识并在元测试阶段更新生成器。它可以与现成的基于查询的方法结合使用。元更新涉及改进元生成器的查询反馈。</p>
<h2 id="使用c-Glow作为元生成器的优势"><a href="#使用c-Glow作为元生成器的优势" class="headerlink" title="使用c-Glow作为元生成器的优势"></a>使用c-Glow作为元生成器的优势</h2><p>在 learning-to-learn 方法中，CNN 和 RNN 生成器根据分类器的梯度进行优化，这意味着攻击者只能在代理分类器上预训练这些生成器，然后完全传递它们的参数进行黑盒攻击。相反，由于 c-Glow 由两部分参数组成，即高斯参数和映射参数，我们可以利用部分传输机制来减轻代理偏差。</p>
<h2 id="对抗扰动的可视化"><a href="#对抗扰动的可视化" class="headerlink" title="对抗扰动的可视化"></a>对抗扰动的可视化</h2><p>下图展示了五种攻击方法的一些可视化示例。有趣的是，我们提出的 MCG 可能会生成近乎对称和类似菱形的模式。考虑到这些扰动的极高可转移性，它们可以提供很好的实例来分析高度可转移的扰动的特征。然而，我们意识到这些扰动会因不同的干净图像和不同的模型而异。需要更全面评估和巧妙的分析工具/方法来揭示一些一般特征。</p>
<p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405141938690.png" alt="image-20230405141938690"></p>
<h2 id="与基于-MAML-的元学习方法的比较"><a href="#与基于-MAML-的元学习方法的比较" class="headerlink" title="与基于 MAML 的元学习方法的比较"></a>与基于 MAML 的元学习方法的比较</h2><p><img src="https://pluto-1300780100.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/img/image-20230405142040000.png" alt="image-20230405142040000"></p>
<p>MAML通过梯度下降算法的计算图展开求导，而Reptile只是简单地对每个任务进行随机梯度下降，这使得Reptile比MAML占用更少的计算量和内存。</p>
<p>可以观察到“MCG-MAML + Square”和“MCG-REPTILE + Square”实现了接近的性能。这种比较还展示了在所提出的框架中使用不同元学习算法的灵活性。</p>
<h1 id="结论"><a href="#结论" class="headerlink" title="结论"></a>结论</h1><p>我们提出了一种新的黑盒攻击框架，将其建模为一个元学习问题，以提高示例级别的对抗可移植性和攻击效率。由于黑盒目标模型的结构和参数未知，我们提出利用模型级对抗可迁移性进行代理元训练。由于标准的元测试过程无法应用于黑盒攻击，我们提出了三阶段的攻击管道对元模型进行微调，包括利用目标模型的历史攻击信息对代理模型进行微调，利用更新后的代理模型对良性图像的元生成器进行微调，并作为初始化来增强现成的黑盒攻击方法。综合实验，包括密集分布和开集场景以及攻击在线API，证明了所提模型的有效性。</p>

                
            </div>
            <hr/>

            

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                                    <span class="chip bg-color">对抗攻击</span>
                                </a>
                            
                                <a href="/tags/%E6%9C%9F%E5%88%8A%E8%AE%BA%E6%96%87/">
                                    <span class="chip bg-color">期刊论文</span>
                                </a>
                            
                        </div>
                    
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    #reward {
        margin: 40px 0;
        text-align: center;
    }

    #reward .reward-link {
        font-size: 1.4rem;
        line-height: 38px;
    }

    #reward .btn-floating:hover {
        box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, 0.2), 0 5px 15px rgba(0, 0, 0, 0.2);
    }

    #rewardModal {
        width: 320px;
        height: 350px;
    }

    #rewardModal .reward-title {
        margin: 15px auto;
        padding-bottom: 5px;
    }

    #rewardModal .modal-content {
        padding: 10px;
    }

    #rewardModal .close {
        position: absolute;
        right: 15px;
        top: 15px;
        color: rgba(0, 0, 0, 0.5);
        font-size: 1.3rem;
        line-height: 20px;
        cursor: pointer;
    }

    #rewardModal .close:hover {
        color: #ef5350;
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        -moz-transform:scale(1.3);
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    }

    #rewardModal .reward-tabs {
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        width: 210px;
    }

    .reward-tabs .tabs {
        height: 38px;
        margin: 10px auto;
        padding-left: 0;
    }

    .reward-content ul {
        padding-left: 0 !important;
    }

    .reward-tabs .tabs .tab {
        height: 38px;
        line-height: 38px;
    }

    .reward-tabs .tab a {
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    .reward-tabs .tab a:hover {
        background-color: #ccc;
        color: #fff;
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    .reward-tabs .wechat-tab .active {
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    .reward-tabs .reward-img {
        width: 210px;
        height: 210px;
    }
</style>

<div id="reward">
    <a href="#rewardModal" class="reward-link modal-trigger btn-floating btn-medium waves-effect waves-light red">赏</a>

    <!-- Modal Structure -->
    <div id="rewardModal" class="modal">
        <div class="modal-content">
            <a class="close modal-close"><i class="fas fa-times"></i></a>
            <h4 class="reward-title">你的赏识是我前进的动力</h4>
            <div class="reward-content">
                <div class="reward-tabs">
                    <ul class="tabs row">
                        <li class="tab col s6 alipay-tab waves-effect waves-light"><a href="#alipay">支付宝</a></li>
                        <li class="tab col s6 wechat-tab waves-effect waves-light"><a href="#wechat">微 信</a></li>
                    </ul>
                    <div id="alipay">
                        <img src="/medias/reward/alipay.jpg" class="reward-img" alt="支付宝打赏二维码">
                    </div>
                    <div id="wechat">
                        <img src="/medias/reward/wechat.png" class="reward-img" alt="微信打赏二维码">
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>

<script>
    $(function () {
        $('.tabs').tabs();
    });
</script>

            
        </div>
    </div>

    

    

    

    

    

    

    

    

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            <div class="card">
                <a href="/2023/04/13/mu-biao-jian-ce-yolo-xi-lie-v1-v3/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/16.jpg" class="responsive-img" alt="目标检测——yolo系列（v1~v3）">
                        
                        <span class="card-title">目标检测——yolo系列（v1~v3）</span>
                    </div>
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                    <div class="publish-info">
                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-04-13
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
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                    <a href="/tags/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">深度学习</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B/">
                        <span class="chip bg-color">目标检测</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
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        </div>
        
        
        <div class="article col s12 m6" data-aos="fade-up">
            <div class="article-badge right-badge text-color">
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            </div>
            <div class="card">
                <a href="/2023/03/19/zhong-shen-xue-xi-life-long-learning/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/17.jpg" class="responsive-img" alt="终身学习 Life Long Learning">
                        
                        <span class="card-title">终身学习 Life Long Learning</span>
                    </div>
                </a>
                <div class="card-content article-content">
                    <div class="summary block-with-text">
                        
                            终身学习概述当我们想象机器来终身学习时，往往我们会主观的认为这是一个不断学习新任务的过程。

                        
                    </div>
                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2023-03-19
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-user fa-fw"></i>
                            J Sir
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
                <div class="card-action article-tags">
                    
                    <a href="/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">机器学习</span>
                    </a>
                    
                    <a href="/tags/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">
                        <span class="chip bg-color">深度学习</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
    </div>
</article>

</div>



<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

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    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


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<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4, h5'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4, h5').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>


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    MathJax.Hub.Config({
        tex2jax: {inlineMath: [['$', '$'], ['\(', '\)']]}
    });
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        <link rel="stylesheet" href="/libs/aplayer/APlayer.min.css">
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    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
    }

    
    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body {
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            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2020-2023</span>
            
            <span id="year">2020</span>
            <a href="/about" target="_blank">J Sir</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
            <br>
            
            &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
                class="white-color">300.9k</span>&nbsp;字
            
            
            
            
            
            
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            <br>
            
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</footer>

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    <!-- 搜索遮罩框 -->
<div id="searchModal" class="modal">
    <div class="modal-content">
        <div class="search-header">
            <span class="title"><i class="fas fa-search"></i>&nbsp;&nbsp;搜索</span>
            <input type="search" id="searchInput" name="s" placeholder="请输入搜索的关键字"
                   class="search-input">
        </div>
        <div id="searchResult"></div>
    </div>
</div>

<script type="text/javascript">
$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

    <!-- 回到顶部按钮 -->
<div id="backTop" class="top-scroll">
    <a class="btn-floating btn-large waves-effect waves-light" href="#!">
        <i class="fas fa-arrow-up"></i>
    </a>
</div>


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    (function () {
        var bp = document.createElement('script');
        var curProtocol = window.location.protocol.split(':')[0];
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